基于模型拼接技术的四旋翼无人机全飞行包线建模

四旋翼无人机在军事和民用领域都有广泛的应用前景。然而，四旋翼无人机具有机载传感器准确性低与可靠性差、不同飞行条件下动力学模型差异大等特点。本文以四旋翼无人机为研究对象，系统地开展了飞行路径重构、频率域系统辨识、全飞行包线建模的相关研究工作。针对机载低成本传感器存在显著常值偏差与量测噪声统计学特性未知的缺点，采用基于EKF的飞行路径重构技术对在飞行试验中无人机的机体空速进行重构；针对不同飞行速度下四旋翼无人机动力学模型差异大的特点，采用频域法辨识得到不同飞行条件下的本体动力学模型；针对四旋翼无人机大跨域的高精度控制需求，利用模型拼接技术，系统性地提出了全飞行包线建模方案，经过验证，所提出模型拼接技术是准确可靠的。     

一种提高认知无线Mesh网络性能的技术研究

近年来,数据的需求量大大的增加,如何能在有限的频谱下传送更多的数据,提高频谱的利用率问题成为人们关注的焦点,无线认知Mesh网络的出现及发展正是符合了这一要求。文中对无线感知技术中PCA算法进行了详细的研究,并结合MATLAB对PCA算法进行了实际的仿真,最终得出了利用PCA算法的降维技术能有效解决数据量大带来的计算、处理、分类等难题,是提高无线认知Mesh网络性能的一个有力措施。     

运载火箭捷联惯组全自主对准技术应用研究

我国运载火箭发射前通常通过光学瞄准确定初始方位角,采用捷联惯组自对准解算获取水平姿态角。以可实现简易、快速发射的新型火箭为背景,在发射场阵风等干扰引起箭体低频微幅晃动的环境下,研究了捷联惯组自主对准技术。分析了运载火箭全自主对准的特点,利用以惯性系为参考基准的解析对准法和卡尔曼滤波精对准方法,对高精度全自主对准技术和其在运载火箭上的应用展开了详细论述。开展了全自主对准试验验证,结合新一代运载火箭首飞数据进行了分析。结果表明:捷联惯组全自主对准技术可替代复杂的光学瞄准系统,实现运载火箭发射前初始姿态的确定。     

基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法

相对于常规直升机，基于前行桨叶方案（ABC）速度更高的刚性共轴双旋翼直升机对旋翼翼型的气动性能要求更加苛刻，包括更高马赫数下的低阻和高阻力发散特性，并维持良好的中、低马赫数下的升阻特性以及所有状态下的力矩特性等10余项指标要求，面临高维多目标优化难题。针对该类问题，首先发展了基于核主成分分析（KPCA）的非线性目标降维技术，然后建立了基于新型多可信度多项式混沌-Kriging(AMF-PCK)代理模型的高效多目标稳健优化方法，并提出了变可信度伪期望改进矩阵（VF-PEIM）并行样本填充方法，使多目标优化设计效率和能力显著提高。利用所建立的基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法对高速直升机7%厚度旋翼翼型进行了优化设计。设计翼型的气动表现分别与经典的OA407翼型在高、中、低马赫数下进行了全面比较，对比结果验证了提出的新型多目标优化设计方法的有效性，设计翼型高速气动特性得到了显著提升。     

基于AIGWO-IMMUKF的目标跟踪算法

针对目标跟踪算法中滤波器选择和模型设计问题，提出了一种具有自适应性的交互式多模型无迹卡尔曼滤波（IMMUKF）目标跟踪算法。首先，介绍了IMMUKF的算法步骤；其次，提出运用改进的灰狼优化（IGWO）算法优化其中的滤波参数，通过构造调节因子建立了时变的Markov状态转移概率，形成了AIGWO-IMMUKF算法，并给出其算法流程；最后，将所提AIGWO-IMMUKF算法与传统算法在相同条件下进行仿真，得出位置、速度均方根误差曲线，以及时效性对比。结果表明，所提AIGWO-IMMUKF算法克服了传统IMMUKF算法的不足，提升了算法性能，精度和时效性都更优。      

人字形微沟槽控制低雷诺数下高亚声速压气机叶型损失研究

为研究人字形微沟槽对高亚声速压气机叶型损失的影响，以高负荷扩压叶栅为研究对象，在低雷诺数(Re)条件下对具有不同几何参数的微沟槽方案进行数值研究。计算结果表明，人字形微沟槽可以在一定范围的低雷诺数下有效降低叶片的叶型损失，提高叶片的扩压能力。人字形微沟槽深度和间距对叶型性能的影响主要体现在Re≥2.5×10⁵时，特定几何的微沟槽方案在增加气流折转角的同时可使叶型损失最大降低8.73%。变进气角特性表明在不大于设计进气角工况下微沟槽具有较为明显的降低叶型损失的效果。人字形微沟槽降低叶型损失的机理在于其使得叶片近壁面湍流掺混程度增加，有效延缓了吸力面边界层的层流分离。     

基于改进型卡尔曼滤波的空管雷达数据滤波研究

浅析卡尔曼滤波算法,并对其进行改进,引入三维卡尔曼滤波的概念,并对其在空管自动化中的二次雷达数据处理估计与滤波性能进行Mathlab平台的仿真。     

基于卡尔曼滤波与相位相关算法的机场周边远场图像全景拼接优化

目前针对机场周边远场环境,依靠单个摄像机的分散监控已经无法满足现行机场对于周边环境掌控的要求。因此提出了在远场环境下,使用单目摄像机匀速旋转360度得到的一系列周边图像去生成一张全景拼接图。然后运用卡尔曼滤波和相位相关算法对摄像机进行运动优化,最终实验得到了一个稳定实时的全景拼接图像。所以,此方法对于机场周边远场环境的监控能够做到实用可靠。